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你是否可以通过照片生成乐高风格人像

Answer

可以通过照片生成乐高风格人像。例如，可以使用相关的工具和技术，像在一些图像生成软件中，通过输入照片并设置相关的风格参数，如选择乐高风格，来实现生成。同时，在生成过程中可以像指挥设计师一样，与工具进行反复交流，对不满意的地方进行修改调整。广义上的像素艺术还包括立体像素艺术（类似乐高那种），相关的咒语关键词如“Pixel art”，生成思路可以是一家像素艺术风格的餐厅等。但需要注意的是，某些工具可能无法创建真正的纯净矢量图像的像素艺术，只是将图像“像素化”的像素艺术。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

手把手教程：教你如何使用自己的照片制作一套属于自己的表情包并可能赚钱

然后我们就继续，你就会得到一系列这样的各种的你↓我这风格有点乱，你们可以约束下风格，让其更统一比如纯白背景、泥塑风格、铅笔画风格、Q版动漫风格、乐高风格、吉卜力风格等等。嫌弃一个一个费劲的，你可以一组一组来你只需要告诉他，让它生成一组各种风格和状态的即可我没看到一组的时候就会出现很多小问题，建议是一次四个方便修改，字也能放得下。最好是一次一个一个的，好调整，反正就是和它反复聊天，就像你指挥一个设计师一样，哪里不满意改哪里...

彩墨世界投稿

|编号|提交时间|提交人|姓名|微信号|视频|原图|视频描述|野菩萨|AJ|koji|Theo|迦：小龙|提交的作品会授权做视频使用||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||2094|2024/12/29|高|洛洛|G_Nov15|||①用即梦生成图片：梵高风格，彩色的城堡，漩涡星空。梦幻的场景，流光，星汉灿烂，生物发光，超细节，高级感。<br>②SD中图片提取线稿图<br>③用抠图工具抠图并用即梦首尾帧分别上色<br>④PR剪辑：添加了音效、对视频进行了蒙板颜色键定格帧等处理，最后同一放大去除Logo||||||是||2095|2024/12/29|马晓羽|Mage|xydwsf|||超人飞出地球||||||是||2096|2024/12/29|马晓羽|Mage|xydwsf|||《瑞克和莫蒂》瑞克和莫蒂二人组围观屏幕后的另外一个时空的吵架的自己。||||||是||2097|2024/12/29|马晓羽|Mage|xydwsf|||《蜘蛛侠》蜘蛛侠的两重宇宙||||||是|

7大方向快速生成合心意的AI人物形象

这类型的风格一定要尽可能多的中国元素，对于国风来说，画风反而是最重要了，这种风格如果缺少中国元素，最后会变成二次元，所以需要加一点国画水墨水彩来进行强调。1.6.像素艺术像素艺术最早出自二十世纪中后期电脑应用程式的图像(Icon)，以及早期的8位元（8-bit）电子游戏。后来像素风格逐渐演变成了一种独立的数字艺术创作风格。广义上的像素艺术还包括立体像素艺术（对，就是乐高那种）。咒语关键词：Pixel art生成思路：一家像素艺术风格的餐厅生成咒语：[16-bit pixel art]::10,illustration,cozy cafe,china,--ar 3:4不过，从结果上看Midjourney目前并不能创建真正的像素艺术，因为用Midjourney你无法获得纯净的矢量图像，只是将Midjourney图像“像素化”的像素艺术。

Others are asking
把模糊人像变清楚
以下是将模糊人像变清楚的方法： 1. 首先，将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。您可以参考文章——。这个步骤可以重绘五官，但无法将头发、衣服等元素变清晰。 2. 接着，将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。不知道的朋友可以参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免对原图产生干扰。 3. 对于面部修复，可以使用 GFPGAN 面部修复功能。其他参数不变，直接将 GFPGAN 参数拉到 1 即可。此功能只能修复脸部，头发、衣服、背景等不变。 4. 背景去除需要安装插件 REMBG，安装地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebuirembg.git。安装好之后重启，就有选项框。使用时模型选第一个 u2net，直接点击生成。若有黑边，可点击 Alpha matting 调整参数，如 Erode size：6、Foreground threshold：143、Background threshold：187，以得到无黑边图像。此外，还有专门做服装和动漫抠图的模型。 需要注意的是，修复过程中使用的一些模型和插件的安装文件，作者会放在百度云盘的链接中。
2024-12-31
如果我给你一张人像图片，想看到10年以后的样子，应该用什么样的ai
如果您想看到一张人像图片中人物 10 年后的样子，可以尝试以下两种方法： 1. 利用 Stable Diffusion（SD）相关技术： 在新上线的 controlnet 模型中，Recolor 新模型可将黑白图片重新上色。对于人物照片还原，可选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果可能更好。但可能存在颜色不精准出现在想要位置、提示词相互污染、背景不统一等问题，此时可启用 cutoff 插件进行控制，具体可参考相关文章。 若照片像素较低，还可将其变得更高清。 2. 利用 GPT 识图功能： 对图片的内容进行细致描述，可借用 GPT 来进行，也可自行描述。例如，对人物的年龄、发型、肤色、五官、穿着、姿态、背景等进行详细描述。
2024-12-30
人工智能在电影制作和人像摄影领域的发展前景
以下是关于人工智能在电影制作和人像摄影领域的发展前景的相关信息： 在电影制作方面，艺术家亚历山大·雷本（Alexander Reben）利用人工智能生成的图像创作雕塑，并将其转化为 3D 模型。他认为人工智能如 Sora 可作为 3D 雕塑创作的起点，还提到将视频转化为 3D 模型的前景，这暗示着推动 AI 系统超越初始范围。 在整体发展上，我们已经使用先进的人工智能来推荐电视节目和电影。导航也利用人工智能规划最快路线或智能预测交通拥堵。智能手机以各种方式使用先进的人工智能。虽然这些设备曾有风险，但如今带来了巨大益处。相关白皮书阐述了在支持创新的同时提供框架以识别和解决风险，采取适度和支持创新的监管框架，不针对特定技术，而是关注 AI 的应用环境，因为特定的 AI 技术在不同应用中的风险差异巨大。 在人像摄影领域，目前没有直接相关的具体内容提及。
2024-09-23
人像照片生成视频
以下是根据你的需求为你生成的文章： 人像照片生成视频的方法 AI 数字人 DID、KreadoAI 和 Sadtalker 等工具都可以将人像照片生成视频，以下是具体的使用方法： DID： 1. 点击，点击右上角的 Create vedio。 2. 选择人物形象，可以点击 ADD 添加你的照片，或者使用 DID 给出的人物形象。 3. 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 4. 最后，点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 KreadoAI： 1. 点击，注册后获得 120 免费 k 币，选择“照片数字人口播”的功能。 2. 点击开始创作，选择自定义照片。 3. 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 4. 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 5. 最后，点击生成视频。 Sadtalker： 1. 打开 Sadtalker 软件，对图片进行预处理。crop 只截取图片的头部，full 就是保留整张照片，下面的勾选项已经有文字解释，可以自己试几次。 2. 点击 generate，由于涉及到视频的推理和转换，输出时间要远远大于 AI 绘图和 sovit 的声音推理，需耐心等待。 3. 导入音频，预计需要 35 分钟（3060 12g 显卡）。 4. 最终生成的视频长度与音频一致，如果想制作一个长视频，最好是剪成小段，分别推理，然后合并。 5. 完成后，可以打开输出目录或者下载视频文件。 以上是一些人像照片生成视频的方法，你可以根据自己的需求选择适合的工具。
2024-05-26
是否有对比两张人像相似度的工具
目前有一些可以对比两张人像相似度的工具和技术，它们主要基于计算机视觉和人脸识别技术。以下是一些常见的选择： 1. 在线人脸比对工具 网上有一些免费或付费的在线人脸比对工具，例如 Face++、澄云人脸核身等，可以上传两张人像图片，系统会给出一个相似度评分。 2. Python 人脸识别库 像 face_recognition、dlib、OpenCV 等 Python 库都内置了人脸识别和相似度计算的功能，你可以用几行代码实现图片人脸比对。 3. 人脸识别云服务 一些科技公司提供了人脸识别的云 API 服务，如亚马逊 Rekognition、微软 Azure Face API、百度 AI 云人体分析等，可通过调用 API 获取两张图片的相似度。 4. 开源人脸识别引擎 有些知名的开源人脸识别系统如 FaceNet、ArcFace、InsightFace 等，你可以下载源码在本地部署，利用它们的相似度判断能力。 5. 人工智能应用平台 一些面向普通用户的 AI 平台如 PandorAI、PicoGPT 等，集成了人脸比对的功能模块，提供在线体验或调用接口。 使用这些工具前，通常需要先完成注册和人脸数据采集等准备工作。在选择时你可以考虑性能、便捷性、隐私安全、成本等因素。目前的人脸识别技术虽已相当精准，但也面临一些道德和法律挑战，使用时需谨慎。
2024-04-19
有开源的支持实时让图片人像说话的项目吗？
关于您提到的开源项目，用于实时让图片人像说话，我找到了几个相关的开源项目，这些项目均支持从音频中学习生成3D运动系数，并使用3D面部渲染器来生成头部运动，从而实现图片加音频生成高质量视频的功能。 1. SadTalker：由西安交通大学开源的SadTalker模型，可以通过音频学习生成3D运动系数，使用3D面部渲染器生成头部运动，实现图片加音频生成高质量视频的功能。SadTalker支持stable diffusion webui，可以结合一段音频合成面部说话的视频。 2. DreamTalk：由清华大学、阿里巴巴和华中科大共同开发的基于扩散模型的开源框架，可以让人物照片说话，支持包括歌曲、多种语言的语音、嘈杂的音频在内的各种声音匹配让人物头像说话。DreamTalk包含降噪网络、风格感知唇部专家和风格预测器等关键组件，能够生成富有表现力的面孔，并减少对昂贵的风格参考的依赖。 3. 这两个项目都是开源的，提供了详细的安装和使用指南，可以作为搭建实时让图片人像说话系统的参考。
2024-04-17
旧照片修复
旧照片修复是 AI 绘画领域中的一项重要应用。以下是关于旧照片修复的一些相关信息： 以往解决旧照片修复问题往往需要搭建极为复杂的工作流，现在 GPT 4O 只需要一句话就可以实现。 图像放大修复是 AI 绘画领域必不可少的一部分，利用 AI 技术进行图像修复，可以让模糊的旧照片重现清晰，保留珍贵回忆。例如，以前手机拍摄的低分辨率图片，放到如今智能手机上观看会非常模糊，这时可用 AI 技术进行高清修复。 ComfyUI 结合特定工作流，只需十几个基础节点就能实现较好的老照片修复效果。 参数调节方面，一般先确认放大倍数，然后根据出来的图片调整 controlNet 的强度。 Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，采用合成复杂数据退化方案进行训练，目的是让模型学会处理各种真实世界中可能遇到的图像退化情况。 Flux Ultimator 能增加小细节，增强色彩，在 0.1 的强度设置下也有显著效果，能顺利集成到工作流程中，与其他 LORA 结合使用时强度需小于 0.5。 若图片质量细节不够，可选择 T5 Clip 的 fp16 版本。
2025-04-14
如果改变照片中人物的表情
要改变照片中人物的表情，可以通过以下几种方式： 1. 在使用 SD 脸部修复插件 After Detailer 时，输入如“伤心、流泪”这样针对表情的正负提示词，人物的表情会进行相应改变。但输入“带着墨镜”可能没有效果。 2. 使用 Magic Brush 工具，选中人物的眉毛、眼睛、嘴唇等部位，通过调节轨迹的方向来实现合理的表情变化。 3. 在 Midjourney V6 中，若遇到无法改变角色脸部等问题，可按照以下步骤排除故障：首先确保写了强有力的提示以建议新的姿势、风格或细节；若角色抗拒被操纵，可能是 cref 图像支配了提示，可通过使用 cw进行处理，尝试将提示与较低的 cref 权重一起使用，如 cw 60，按照特定步骤操作，还可考虑使用 来恢复面部区域。
2025-04-14
老照片修复
老照片修复是一个具有一定复杂性但通过 AI 技术可以实现较好效果的领域。以下是一些相关信息： 在解决老照片修复问题上，以往 AI 往往需要搭建极为复杂的工作流，而现在 GPT 4O 只需要一句话就可以实现。 对于老照片上色，可启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够的情况下将图片放大到足够倍数。 对于复杂的老照片，如人物多、场景复杂、像素低的情况，可在 PS 里进行角度调整和照片裁切，然后上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 模型，给出简单关键词如“蓝天、绿树、灰石砖”。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流，以前的工作流较复杂，现在只要十几个基础节点就能实现同样甚至更好的效果。一般先确认放大倍数，再根据图片调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，采用特定训练方式处理各种真实世界中可能遇到的图像退化情况。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调丰富性、深度，在 0.1 强度设置下有显著增强效果，能顺利集成到工作流程中，与其他 LORA 结合使用时强度需小于 0.5。若图片质量细节不够，可选择 fp16 版本的 T5 Clip。
2025-04-14
老照片变高清
以下是使用 AI 将老照片变高清的步骤： 1. 给老照片上色：为做到颜色与内容统一，可启用 cutoff 插件，按顺序设置好颜色提示词。不了解该插件的可参考文章。 2. 使照片人脸变清晰：将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法，可参考文章。但此步骤无法使头发、衣服等元素变清晰。 3. 放大照片：将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的，可参考文章。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。 4. 显存不够时：启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能帮助放大图片。 5. 处理复杂照片：对于人物多、场景复杂、像素低的照片，可先在 ps 里调整角度和裁切，然后上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 控制颜色，使用 t2ia_color 模型，给出简单关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。最后进行脸部修复和放大。
2025-04-13
如何让老照片变清晰
以下是让老照片变清晰的方法： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章。 2. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章。 3. 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免对原图产生干扰。 4. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。 5. 对于复杂的照片，可先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切，然后使用上述步骤进行上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装的颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，给出简单的关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。 另外，进行超清无损放大修复需要准备以下文件和操作： 1. 使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 2. 将 StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 3. 将 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。
2025-04-13
老照片修复
老照片修复是一项具有一定复杂性的工作，但随着 AI 技术的发展，实现方式也在不断改进和优化。 以往，AI 在解决老照片修复问题时，往往需要搭建极为复杂的工作流。而现在，例如 GPT 4O 只需要一句话，就可以实现部分修复需求。 在具体的修复方法中，如使用 SD 进行老照片上色，可以启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。对于复杂的老照片，如人物多、场景复杂、像素低的情况，可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切，然后进行上色。若直接上色效果不佳，可放弃人物服装的颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定，还可加入第二个 controlnet 来控制颜色。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流，以前复杂的工作流现在只要十几个基础的节点就能实现同样的效果甚至更好。其中涉及参数的调节，一般先确认放大的倍数，然后根据出来的图片来调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，采用合成复杂数据退化方案进行训练。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调的丰富性和深度，在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果，能顺利集成到工作流程中。若图片质量细节不够，T5 Clip 选择 fp16 的版本。
2025-04-11
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容： 生成提示词的思路和方法： 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果，结合不同字体效果的描述，打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后，AI 会根据给定文字的文义，判断适合的情绪风格，然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等，加上一些质量/品质词，形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格，可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤： 打开 AI 工具的对话框，将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后，发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字，也可以发送图片（适合有多模态的 AI）让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点： 提示词生成提示词并非必要，不一定能生成最好的 Prompt 框架，修改过程可能耗时且不一定能修改好，不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难，只能大概给出框架和构思，需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点： 即使是简短的描述，生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求，找出核心要点和潜在的诠释点，并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强，而不是发散，生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本，国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比： 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）、WHEE（https://www.whee.com）、豆包（https://www.doubao.com/chat）、可灵（https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new）、通义万相（https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation）、星流（https://www.xingliu.art）、LibiblibAI（https://www.liblib.art），以及国外版的相关工具。
2025-04-20
有没有能根据描述，生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
如何自动生成文案
以下是几种自动生成文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化： 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径：通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》： 实现原理： 先看工作流：包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个（可略过）、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流：包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案： 步骤：通过 ChatGPT 生成文案，将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内，从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频，系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。
2025-04-15
如何通过输入一些观点，生成精彩的口播文案
以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。 效果展示：可查看。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具：Coze平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道，重点是飞书多维表格，填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用： 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送：点击多维表格右上角的“自动化”，创建所需的自动化流程。 另外，伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下： 第一步是内容获取，只需输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，添加图片链接提取节点，提取新闻主图，调整图片格式，利用链接读取节点提取文字内容，使用大模型节点重写新闻成为口播稿子，可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容，若想加上自己的特征，可在提示词里添加个性化台词。
2025-04-15
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容： 流量密码！小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产，这是一个保姆级教程，小白都能看得懂。 原理分析： 决定搞之后，思考生成这种视频的底层逻辑，进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成，带文字图片由文字和图片生成，文字和图片都可由 AI 生成，音频由文字生成，文字来源于图片，也就是说，关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后，先找好看的模版，未找到好看的视频模版，最后看到一个卡片模版，先把图片搞出来，才有资格继续思考如何把图片变成视频，搞不出来的话，大不了不发视频，先发图片，反正图片在小红书也很火。 拆模版： 要抄这种图片，搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个，但扣子的画板节点很难用，Pass 掉。用 PS 不行，太死板不灵活，html 网页代码可以，非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle，用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写，直接抄就行。要抄，首先要学会拆，不管用什么方式批量生成这样的图片，都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数，也就是【变量】，如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法： 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数，图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞，这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成，比如读到哪句，哪句就高亮起来，图片也可以随着读到的句子变更。最后，视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现： 1. 利用变分自编码器（VAEs）和序列到序列模型（Seq2Seq）等技术生成表格文件、表格公式，并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据，例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件，如飞书中的相关插件，先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中，然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外，在多模态数据生成中，结构化数据生成包括表格生成，多模态合成数据从大类来看有非结构化数据（图片、视频、语音等）和结构化数据（表格等）两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14